पुस्तकें / एआई और एमएल

एआई और एमएल

सभी प्रोग्रामिंग भाषाएँ 1535एआई और एमएल 762एल्गोरिदम और सिद्धांत 505सॉफ्टवेयर विकास 470वेब विकास 389डेवऑप्स और आधारभूत संरचना 271साइबर सुरक्षा 225ओएस और सिस्टम 172अन्य 169डेटाबेस 146गेम डेवलपमेंट 143एम्बेडेड सिस्टम 131आईटी प्रबंधन 106
सभी डेटा साइंस 253मशीन लर्निंग 151एलएलएम 107न्यूरल नेटवर्क 91ChatGPT 37टेंसरफ्लो 29कंप्यूटर विज़न 26PyTorch 21एमएलओप्स 18एनएलपी 12पांडा 9AI एजेंट्स 1
सभी 2026 502025 1082024 1612023 1102022 492021 402020 652019 342018 292017 122016 142015 162014 32013 42012 22011 32009 22008 12007 21994 1
EN
Claude AI के साथ AI एजेंट मास्टरी: स्मार्ट सिस्टम बनाने के लिए एक व्यावहारिक गाइड जो योजना बनाते हैं, तर्क करते हैं और निष्पादित करते हैं

Claude AI के साथ AI एजेंट मास्टरी: स्मार्ट सिस्टम बनाने के लिए एक व्यावहारिक गाइड जो योजना बनाते हैं, तर्क करते हैं और निष्पादित करते हैं

A
एआई और एमएल
EN
बड़े भाषा मॉडल के लिए अवलोकनीयता: पैमाने पर AI के लिए साइट विश्वसनीयता और अराजकता इंजीनियरिंग

बड़े भाषा मॉडल के लिए अवलोकनीयता: पैमाने पर AI के लिए साइट विश्वसनीयता और अराजकता इंजीनियरिंग

A

Ankush Sharma

एआई और एमएल
EN
जनरेटिव AI के लिए शुरुआती गाइड: डिफ्यूज़न मॉडल, ChatGPT और LLM का परिचयात्मक पथ

जनरेटिव AI के लिए शुरुआती गाइड: डिफ्यूज़न मॉडल, ChatGPT और LLM का परिचयात्मक पथ

A

Deepshikha Bhati, Fnu Neha, Angela Guercio, Md Amiruzzaman, Aloysius Bathi Kasturiarachi

एआई और एमएल
EN
बड़े भाषा मॉडल रेसिपीज़: फाइन-ट्यूनिंग, ऑप्टिमाइज़ेशन, डिप्लॉयमेंट और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए एक व्यावहारिक गाइड

बड़े भाषा मॉडल रेसिपीज़: फाइन-ट्यूनिंग, ऑप्टिमाइज़ेशन, डिप्लॉयमेंट और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए एक व्यावहारिक गाइड

A

Bharath Kumar Bolla, Kalpa Subbaiah, Sashi Kiran Kaata

एआई और एमएल
EN
Visual Studio 2026 के साथ शुरुआत: Visual Studio, AI और उत्पादकता के नए युग में महारत हासिल करें

Visual Studio 2026 के साथ शुरुआत: Visual Studio, AI और उत्पादकता के नए युग में महारत हासिल करें

A

Gerald Versluis

एआई और एमएल
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Microsoft Fabric Analytics Engineer Associate स्टडी गाइड: DP-600 प्रमाणन परीक्षा में सफलता के लिए व्यावहारिक अभ्यास और विशेषज्ञ सुझाव

Microsoft Fabric Analytics Engineer Associate स्टडी गाइड: DP-600 प्रमाणन परीक्षा में सफलता के लिए व्यावहारिक अभ्यास और विशेषज्ञ सुझाव

A

Brian Bønk and Valerie Junk

एआई और एमएल
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उत्पादन के लिए हैंड्स-ऑन RAG: उत्पादन-तैयार RAG अनुप्रयोगों को डिज़ाइन, विकसित और तैनात करें

उत्पादन के लिए हैंड्स-ऑन RAG: उत्पादन-तैयार RAG अनुप्रयोगों को डिज़ाइन, विकसित और तैनात करें

A

Ofer Mendelevitch, Forrest Sheng Bao

एआई और एमएल
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एक्सेल के लिए पायथन: स्वचालन और डेटा विश्लेषण के लिए एक आधुनिक वातावरण

एक्सेल के लिए पायथन: स्वचालन और डेटा विश्लेषण के लिए एक आधुनिक वातावरण

A

Felix Zumstein

एआई और एमएल
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Apache Airflow के साथ डेटा पाइपलाइन: डेटा और AI के लिए ऑर्केस्ट्रेशन, दूसरा संस्करण

Apache Airflow के साथ डेटा पाइपलाइन: डेटा और AI के लिए ऑर्केस्ट्रेशन, दूसरा संस्करण

A

Julian de Ruiter, Ismael Cabral, Kris Geusebroek, Daniel van der Ende, Bas Harenslak

एआई और एमएल
EN
पैटर्न प्रॉम्प्टिंग का उपयोग करके जटिल मल्टी-एजेंट सिस्टम का निर्माण

पैटर्न प्रॉम्प्टिंग का उपयोग करके जटिल मल्टी-एजेंट सिस्टम का निर्माण

A

Tim O'Brien

एआई और एमएल
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कॉपायलट कम्पास: माइक्रोसॉफ्ट 365 में कॉपायलट और एजेंट्स को नेविगेट करना

कॉपायलट कम्पास: माइक्रोसॉफ्ट 365 में कॉपायलट और एजेंट्स को नेविगेट करना

A

April Dunnam

एआई और एमएल
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डेटा इंजीनियरिंग शुरुआती के लिए

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A

Chisom Nwokwu

एआई और एमएल
EN
Numeric Python: NumPy, Pandas और Matplotlib के साथ Python डेटा विश्लेषण

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A

Bernd Klein

एआई और एमएल
EN
Python के साथ मनोभौतिकी का परिचय

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A

Rakesh Sengupta, Maganti Madhavilatha

एआई और एमएल
EN
BiteSize Python मध्यवर्ती शिक्षार्थियों के लिए: अभ्यास प्रयोगशालाओं, वास्तविक दुनिया के उदाहरणों और जनरेटिव AI सहायता के साथ

BiteSize Python मध्यवर्ती शिक्षार्थियों के लिए: अभ्यास प्रयोगशालाओं, वास्तविक दुनिया के उदाहरणों और जनरेटिव AI सहायता के साथ

A

Di Wu

एआई और एमएल
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RAG with Python Cookbook: डेटा प्रीप्रोसेसिंग से LLM एजेंट तक व्यावहारिक रेसिपी

RAG with Python Cookbook: डेटा प्रीप्रोसेसिंग से LLM एजेंट तक व्यावहारिक रेसिपी

A

Dominik Polzer

एआई और एमएल
RU
GraphRAG के मूल सिद्धांत। ज्ञान ग्राफ पर आधारित उन्नत RAG

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A

टोमाज़ ब्रातानिच, ऑस्कर हाने

एआई और एमएल
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प्रैक्टिकल जनरेटिव AI: अवधारणा से तैनाती तक: नैतिक AI-संचालित समाधानों का निर्माण और तैनाती

प्रैक्टिकल जनरेटिव AI: अवधारणा से तैनाती तक: नैतिक AI-संचालित समाधानों का निर्माण और तैनाती

A

Pramod Singh, James McKeone

एआई और एमएल
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स्क्रैच से बड़े भाषा मॉडल बनाना: PyTorch के साथ LLM डिज़ाइन, प्रशिक्षण और तैनाती

स्क्रैच से बड़े भाषा मॉडल बनाना: PyTorch के साथ LLM डिज़ाइन, प्रशिक्षण और तैनाती

A

Dilyan Grigorov

एआई और एमएल
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जीवन विज्ञान के लिए गहन शिक्षण: उदाहरणों और अभ्यासों के लिए Python नोटबुक के साथ

जीवन विज्ञान के लिए गहन शिक्षण: उदाहरणों और अभ्यासों के लिए Python नोटबुक के साथ

A

Filippo Biscarini, Nelson Nazzicari

एआई और एमएल
EN
पायथन के साथ इमेज प्रोसेसिंग: सिद्धांत, अभ्यास और अनुप्रयोग

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A

Erik Cuevas, Alma Nayeli Rodriguez-Vazquez, Beatriz A. Rivera-Aguilar, Jesús A. López-Luquín, Carlos Guzmán-Rosales

एआई और एमएल
EN
Python और MATLAB में व्यावहारिक तंत्रिका नेटवर्क

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A

Chunwei Zhang, Tianpeng Li, Ying Dai, Li Sun, Ardashir Mohammadzadeh

एआई और एमएल
RU
Claude Code: डेवलपर्स के लिए AI सहायक की संपूर्ण गाइड

Claude Code: डेवलपर्स के लिए AI सहायक की संपूर्ण गाइड

A

रणस मुकमिनोव

एआई और एमएल
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कुबेरनेट्स पर जेनरेटिव एआई: बड़े भाषा मॉडल को परिचालन बनाना

कुबेरनेट्स पर जेनरेटिव एआई: बड़े भाषा मॉडल को परिचालन बनाना

A

Roland Huß, Daniele Zonca

एआई और एमएल
RU
मशीन लर्निंग। आइडिया से लेकर इम्प्लीमेंटेशन तक सिस्टम डिजाइन

मशीन लर्निंग। आइडिया से लेकर इम्प्लीमेंटेशन तक सिस्टम डिजाइन

A

Valeriy Babushkin, Arseniy Kravchenko

एआई और एमएल
EN
AutoML सीखना: AutoGluon, प्रमुख फ्रेमवर्क और वास्तविक दुनिया के एकीकरण के साथ ML पाइपलाइनों को स्वचालित करना

AutoML सीखना: AutoGluon, प्रमुख फ्रेमवर्क और वास्तविक दुनिया के एकीकरण के साथ ML पाइपलाइनों को स्वचालित करना

A

Kerem Tomak

एआई और एमएल
RU
प्रैक्टिस में जनरेटिव एआई: ट्रांसफॉर्मर और डिफ्यूजन मॉडल

प्रैक्टिस में जनरेटिव एआई: ट्रांसफॉर्मर और डिफ्यूजन मॉडल

A

ओमर संसेविएरो, पेद्रो कुएन्का, अपोलिनारियो पासोस, जोनाथन व्हिटेकर

एआई और एमएल
RU
बड़ी भाषा मॉडल आधारित सिफारिश प्रणालियाँ। पूर्ण निर्माण चक्र: प्री-ट्रेनिंग से लेकर बुद्धिमान एजेंटों की तैनाती तक।

बड़ी भाषा मॉडल आधारित सिफारिश प्रणालियाँ। पूर्ण निर्माण चक्र: प्री-ट्रेनिंग से लेकर बुद्धिमान एजेंटों की तैनाती तक।

A

刘璐，张宇军

एआई और एमएल
RU
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण क्रिया में। दूसरा संस्करण

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण क्रिया में। दूसरा संस्करण

A

हॉब्सन लेन, मारिया डाइशेल

एआई और एमएल
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ह्यूजिंग फेस एक्शन में

ह्यूजिंग फेस एक्शन में

A

Wei-Meng Lee

एआई और एमएल
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डीप लर्निंग क्रैश कोर्स: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक प्रैक्टिकल, प्रोजेक्ट-आधारित परिचय

डीप लर्निंग क्रैश कोर्स: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक प्रैक्टिकल, प्रोजेक्ट-आधारित परिचय

A

Giovanni Volpe, Benjamin Midtvedt, Jesús Pineda, Henrik Klein Moberg, Harshith Bachimanchi, Joana B. Pereira, Carlo Manzo

एआई और एमएल
EN
मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म इंजीनियरिंग: एमएल और एआई सिस्टम के लिए एक आंतरिक डेवलपर प्लेटफॉर्म बनाएं

मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म इंजीनियरिंग: एमएल और एआई सिस्टम के लिए एक आंतरिक डेवलपर प्लेटफॉर्म बनाएं

A

Benjamin Tan Wei Hao, Shanoop Padmanabhan, Varun Mallya

एआई और एमएल
EN
फाउंडेशन मॉडल का उपयोग करके टाइम सीरीज फोरकास्टिंग

फाउंडेशन मॉडल का उपयोग करके टाइम सीरीज फोरकास्टिंग

A

Marco Peixeiro

एआई और एमएल
EN
ट्रांसफॉर्मर और डिफ्यूज़न के साथ एक टेक्स्ट-टू-इमेज जेनरेटर (स्क्रैच से) बनाएं

ट्रांसफॉर्मर और डिफ्यूज़न के साथ एक टेक्स्ट-टू-इमेज जेनरेटर (स्क्रैच से) बनाएं

A

Mark Liu

एआई और एमएल
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ट्रांसफॉर्मर्स: द डेफिनिटिव गाइड। एनएलपी से परे अनुप्रयोग

ट्रांसफॉर्मर्स: द डेफिनिटिव गाइड। एनएलपी से परे अनुप्रयोग

A

Nicole Koenigstein

एआई और एमएल
EN
एक्शन में ट्रांसफॉर्मर्स

एक्शन में ट्रांसफॉर्मर्स

A

Nicole Koenigstein

एआई और एमएल
EN
लैंगचेन, लैंगग्राफ और एमसीपी के साथ एआई एजेंट और अनुप्रयोग

लैंगचेन, लैंगग्राफ और एमसीपी के साथ एआई एजेंट और अनुप्रयोग

A

Roberto Infante

एआई और एमएल
EN
ग्रोकिंग एआई एल्गोरिदम, दूसरा संस्करण: एआई कैसे जटिल समस्याओं का समाधान करता है

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A

Rishal Hurbans

एआई और एमएल
EN
PyTorch के साथ डीप लर्निंग, दूसरा संस्करण: डीप लर्निंग और जेनरेटिव एआई मॉडल का प्रशिक्षण और अनुप्रयोग

PyTorch के साथ डीप लर्निंग, दूसरा संस्करण: डीप लर्निंग और जेनरेटिव एआई मॉडल का प्रशिक्षण और अनुप्रयोग

A

Howard Huang, Eli Stevens, Luca Antiga, Thomas Viehmann

एआई और एमएल
EN
एप्लाइड मशीन लर्निंग: व्यावसायिक समस्याओं को हल करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग

एप्लाइड मशीन लर्निंग: व्यावसायिक समस्याओं को हल करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग

A

Jason Hodson

एआई और एमएल
EN
PyTorch: व्यावहारिक मार्गदर्शिका

PyTorch: व्यावहारिक मार्गदर्शिका

A

Bert Gollnick

एआई और एमएल
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जेनरेटिव एआई का परिचय: विश्वसनीय, जिम्मेदार और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग

जेनरेटिव एआई का परिचय: विश्वसनीय, जिम्मेदार और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग

A

Numa Dhamani, Maggie Engler

एआई और एमएल
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जेनरेटिव एआई मॉडल बनाना और प्रशिक्षित करना: जेनरेटिव एआई विकास और स्केलिंग का एक व्यावहारिक मार्गदर्शक

जेनरेटिव एआई मॉडल बनाना और प्रशिक्षित करना: जेनरेटिव एआई विकास और स्केलिंग का एक व्यावहारिक मार्गदर्शक

A

Irena Cronin

एआई और एमएल
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गेम डेवलपमेंट के लिए जेनरेटिव एआई: मशीनों के साथ कथा संसारों की रचना

गेम डेवलपमेंट के लिए जेनरेटिव एआई: मशीनों के साथ कथा संसारों की रचना

A

Shesh Narayan Gupta

एआई और एमएल
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इंजीनियर्स के लिए एजेंटिक एआई: लक्ष्य-संचालित सिस्टम्स का आर्किटेक्चरिंग

इंजीनियर्स के लिए एजेंटिक एआई: लक्ष्य-संचालित सिस्टम्स का आर्किटेक्चरिंग

A

Dhivya Nagasubramanian

एआई और एमएल
RU
GenAI और Python के साथ डेटा विश्लेषण

GenAI और Python के साथ डेटा विश्लेषण

A

आर्थर गुड्जा, मार्लेना सिवियाक, मारियान सिवियाक

एआई और एमएल
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Microsoft Copilot Studio स्टेप बाय स्टेप: Copilot को कस्टमाइज़ करना और एजेंट बनाना

Microsoft Copilot Studio स्टेप बाय स्टेप: Copilot को कस्टमाइज़ करना और एजेंट बनाना

A

Lisa Crosbie

एआई और एमएल
EN
पायथन के साथ डेटा क्लस्टरिंग: सिद्धांत से कार्यान्वयन तक

पायथन के साथ डेटा क्लस्टरिंग: सिद्धांत से कार्यान्वयन तक

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Guojun Gan

एआई और एमएल
EN
पायथन पर गहन शिक्षा। तीसरा संस्करण

पायथन पर गहन शिक्षा। तीसरा संस्करण

A

फ्रैंकोइस चोलेट, मैथ्यू वॉटसन

एआई और एमएल
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वेब डेवलपमेंट और मशीन लर्निंग के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ प्रोग्रामिंग: कोडिंग और डेवलपमेंट वातावरण के लिए स्मार्ट प्रथाओं में एआई का उपयोग

वेब डेवलपमेंट और मशीन लर्निंग के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ प्रोग्रामिंग: कोडिंग और डेवलपमेंट वातावरण के लिए स्मार्ट प्रथाओं में एआई का उपयोग

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डॉ. मुरलीधर कुर्नी, रमेश कृष्णामनेनी, डॉ. श्रीनिवास के.जी.

एआई और एमएल
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A उत्कृष्ट — प्रतिलिपि योग्य पाठ, विषय-सूची, मेटाडेटा B अच्छा — पाठ उपलब्ध, कुछ डेटा गायब C औसत — पाठ आंशिक रूप से निकालने योग्य D खराब — संभवतः एक स्कैन F OCR के बिना स्कैन — पाठ निकाला नहीं जा सकता